应用优化的BP神经网络模型预测储层伤害程度

• 作者: 任晓娟 王亚鹏 罗向荣 赵强
• 来源期刊: 辽宁化工
• 关键词: 敏感性伤害 神经网络 遗传算法 收敛性
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 石油地质勘探
• 页码范围: 505-508
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-0935.2011.05.027

摘要

为了快速、准确的预测柴西北区N21～N22储层伤害程度,在收集岩心分析资料的基础上,建立了预测储层敏感性伤害的神经网络模型.该神经网络模型运用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络的权阈值进行搜索,改进了以往神经网络模型容易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺点,有效提高了网络的收敛性和预测的准确率.仿真结果表明:优化后的BP神经网络模型的敏感性伤害程度预测结果与岩心流动实验结果符合率高,同时,优化后的BP神经网络模型比以往的BP网络模型预测速度快、精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任晓娟	西安石油大学石油工程学院	58	549	14.0	22.0
2	王亚鹏		2	5	1.0	2.0
3	罗向荣	西安石油大学石油工程学院	6	3	1.0	1.0